Ambarella, Inc. (Nasdaq: AMBA), una compañía de Silicon Valley de visión de inteligencia artificial (Artificial Intelligence, AI), anunció hoy que los clientes de Ambarella y Amazon Web Services, Inc. (AWS) ahora pueden usar Amazon SageMaker Neo para capacitar modelos de aprendizaje automático (Machine Learning, ML) una vez y ejecutarlos en cualquier dispositivo equipado con un sistema en chip (System on Chip, SoC) de visión de AI impulsado por la tecnología CVflow® de Ambarella.
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Ambarella and Amazon Web Services (AWS) collaborate on single-click machine learning for edge applications and announce joint customer VIVOTEK. (Graphic: Business Wire)
Hasta ahora, los desarrolladores tenían que optimizar manualmente los modelos de ML para dispositivos basados en SoC de visión de AI de Ambarella. Este paso posiblemente agregaría retrasos y errores considerables al proceso de desarrollo de la aplicación. Ambarella y AWS colaboraron para simplificar el proceso al integrar la cadena de herramientas de Ambarella con el servicio en la nube de Amazon SageMaker Neo. Ahora, los desarrolladores pueden simplemente llevar sus modelos capacitados a Amazon SageMaker Neo y optimizar automáticamente el modelo para los SoC con la tecnología CVflow de Ambarella.
Los clientes pueden construir un modelo de ML con el uso de MXNet, TensorFlow, PyTorch o XGBoost y capacitarlo con Amazon SageMaker en la nube o en su máquina local. Luego, pueden cargar el modelo a su cuenta de AWS y usar Amazon SageMaker Neo para optimizarlo para los SoC de Ambarella. Pueden elegir CV25, CV22 o CV2 como destino de compilación. Amazon SageMaker Neo compila el modelo capacitado en un ejecutable que está optimizado para el acelerador de red neuronal CVflow de Ambarella. El compilador aplica una serie de optimizaciones que pueden hacer que el modelo funcione hasta 2 veces más rápido en el SoC de Ambarella. Los clientes pueden descargar el modelo compilado e implementarlo en su conjunto de dispositivos equipados con Ambarella. El modelo optimizado funciona en el tiempo de ejecución de Amazon SageMaker Neo diseñado específicamente para los SoC de Ambarella y disponible para el kit de desarrollo de software (Software Development Kit, SDK) de Ambarella. El tiempo de ejecución de Amazon SageMaker Neo ocupa menos de 10 veces de espacio en el disco y en la memoria de TensorFlow, MXNet o PyTorch, lo que hace que sea mucho más eficaz implementar modelos de ML en cámaras conectadas.
“Ambarella está en producción en masa actualmente con procesadores de visión de AI de CVflow para los mercados de monitoreo en casas, seguridad de video empresarial y automotriz”, expresó Chris Day, vicepresidente de Comercialización y Desarrollo Empresarial de Ambarella. “La capacidad de seleccionar un SoC de Ambarella y compilar un modelo de ML capacitado con un solo clic es una herramienta sólida que hace posible que nuestros clientes lleven rápidamente al mercado la próxima generación de productos habilitados para IA”.
Fabricado con un proceso avanzado de 10 nanómetros, la familia de SoC de CVflow de Ambarella permite el diseño de sistemas de visión compactos de alto rendimiento con operación de potencia ultrabaja. Por ejemplo, el SoC CVflow de CV22 de Ambarella ofrece un procesamiento de visión por computadora a una resolución completa de 4K u 8 megapíxeles a 30 cuadros por segundo (frames per second, fps), mientras que su procesador de señales de imagen (Image Signal Processor, ISP) brinda imágenes excepcionales en condiciones de poca luz y escenas de alto contraste, al mejorar aún más las capacidades de visión por computadora del chip. Además, CV22 abarca un conjunto de características de seguridad avanzadas para su protección de la piratería, en el que se incluye arranque seguro, TrustZone®, virtualización de entrada/salida y soporte para actualizaciones en línea por aire (Over-The-Air, OTA).
“AWS cuenta con el conjunto más amplio y preciso de servicios de ML e AI especializados en resolver los desafíos más complejos que atraviesan los desarrolladores. Amazon SageMaker es un servicio totalmente gestionado que brinda a cada desarrollador y científico de datos la capacidad de construir, capacitar e implementar modelos de aprendizaje automático rápidamente”, indicó Bratin Saha, vicepresidente de Motores y Aprendizaje Automático de Amazon Web Services, Inc. “Nos entusiasma que VIVOTEK esté utilizando SageMaker Neo para simplificar la implementación de modelos de ML en las tecnologías periféricas de las cámaras IP con la tecnología CVflow de Ambarella”.
VIVOTEK (TWSE: 3454), proveedor líder mundial de soluciones de vigilancia IP y cliente de Ambarella y AWS, ahora podrá implementar capacidades avanzadas de ML en una nueva línea de productos de cámaras, impulsada por los SoC de la serie CV de Ambarella, más rápidamente con el uso de Amazon SageMaker Neo. El Dr. Steve Ma, vicepresidente de Ingeniería del área de Negocios de Marca de VIVOTEK INC., expresó: “Nos entusiasma poder explorar la capacitación y desplegar los modelos de aprendizaje automático cada vez más pedidos por nuestros clientes en nuestras futuras cámaras impulsadas por la serie CV de Ambarella con Amazon SageMaker Neo, al ahorrarnos posiblemente meses de ajuste manual de los modelos individuales para un rendimiento óptimo en las tecnologías periféricas. El uso de Amazon SageMaker Neo garantiza que nuestras soluciones de cámaras IP puedan aprovechar al máximo las capacidades de visión por computadora líderes en el mercado del SoC de Ambarella”.
Ambarella demostrará la integración con Amazon SageMaker Neo durante la CES 2020 para elegir clientes y socios.
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Acerca de Ambarella
Los productos de Ambarella se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones de visión humana y de computadora, en la que se incluyen seguridad de video, sistemas avanzados de asistencia al conductor (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS), espejo electrónico, grabador de disco, monitoreo de conductor/cabina, conducción autónoma y aplicaciones robóticas. El sistema en chip (SoC) de baja potencia de Ambarella ofrece compresión de video de alta resolución, procesamiento de imágenes avanzado y sólido procesamiento de red neuronal precisa para permitir que las cámaras inteligentes extraigan datos valiosos de transmisiones de video en alta resolución. Para obtener más información, ingrese a www.ambarella.com
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